摘  要： 針對建立數(shù)據(jù)倉庫時數(shù)據(jù)源存在結(jié)構(gòu)多樣性和語義異質(zhì)性的問題，提出了本體驅(qū)動ETL過程的設(shè)計方法。通過元數(shù)據(jù)抽象以及語義建立本體，并運用OWL實現(xiàn)本體；再根據(jù)局部本體與全局本體之間的關(guān)系建立本體映射；最后運用本體映射和本體推理驅(qū)動ETL過程。該方法能有效解決數(shù)據(jù)源異構(gòu)問題，并實現(xiàn)ETL過程的部分自動化。
關(guān)鍵詞： ETL；OWL；本體

    隨著數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的不斷發(fā)展，數(shù)據(jù)倉庫已經(jīng)能夠有效地將數(shù)據(jù)集成到結(jié)構(gòu)一致的數(shù)據(jù)存儲環(huán)境中，從而使分散、不一致的操作數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為方便查詢和分析所需的信息。但由于數(shù)據(jù)源具有異構(gòu)性，企業(yè)需要一個能夠從所有平臺和環(huán)境中抽取數(shù)據(jù)，再將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換后加入目標(biāo)數(shù)據(jù)倉庫的高效處理過程，這個過程就是數(shù)據(jù)的抽取、轉(zhuǎn)換、裝載，即ETL（Extract-Transform-Load）。
    數(shù)據(jù)源異構(gòu)問題主要表現(xiàn)在：（1）結(jié)構(gòu)的多樣性，如不同的數(shù)據(jù)庫，不同的數(shù)據(jù)類型和不同的概要設(shè)計等；（2）語義異質(zhì)性，這包括不同的命名定義和不同的表示格式[1]。
    基于傳統(tǒng)的XML元數(shù)據(jù)編碼方法的ETL過程已經(jīng)不能很好地解決數(shù)據(jù)源異構(gòu)問題。首先，XML在處理元數(shù)據(jù)語義上存在兩個問題[2]：(1)同一概念有多種詞匯表示;(2)同一個詞有多種含義(概念)。因此XML無法對元數(shù)據(jù)進(jìn)行準(zhǔn)確的描述，這會直接影響ETL過程的效果。其次，必要的轉(zhuǎn)換和內(nèi)部模式映射依舊依賴手工操作，這不僅費時而且還容易出錯。
    為此，本文提出了一種本體驅(qū)動ETL過程的設(shè)計方法。
1 ETL和本體論
1.1 ETL概念
    ETL是負(fù)責(zé)將數(shù)據(jù)從源加載到目標(biāo)數(shù)據(jù)倉庫的過程，也是構(gòu)建數(shù)據(jù)倉庫的重要環(huán)節(jié)。ETL包括以下三個過程[3]：(1)抽取，數(shù)據(jù)抽取是捕獲數(shù)據(jù)源的過程，即將數(shù)據(jù)從各種原始的業(yè)務(wù)系統(tǒng)中讀取出來，這是所有工作的前提。(2)轉(zhuǎn)換，按照預(yù)先設(shè)計的規(guī)則將抽取得到的數(shù)據(jù)進(jìn)行轉(zhuǎn)換、清洗，處理一些冗余、歧義、不完整、違反業(yè)務(wù)規(guī)則的數(shù)據(jù)，統(tǒng)一數(shù)據(jù)的粒度，使本來異構(gòu)的數(shù)據(jù)格式統(tǒng)一起來。(3)裝載，將轉(zhuǎn)換后的數(shù)據(jù)按照計劃增量全部導(dǎo)入到數(shù)據(jù)倉庫中。
    ETL作為DW的核心和靈魂，大約占整個DW項目60%～80%的時間。在現(xiàn)實應(yīng)用中ETL的執(zhí)行效率往往成為實施DW項目的瓶頸，而ETL規(guī)則的設(shè)計和實施又是其中工作量最大的部分。
1.2 本體論和OWL
    Ontology概念起源于哲學(xué)領(lǐng)域，即“對世界上客觀存在物的系統(tǒng)描述”。但其明確定義是在1991年由Neches[4]等人引入人工智能領(lǐng)域。其后在1993年Gruber和1997年Borst也給出了Ontology的定義。直到1998年Studer[5]等人在前人基礎(chǔ)上給出了較為廣泛接受的概念，即“Ontology是共享概念模型的明確的形式化規(guī)范說明”，并指出該定義包含四層含義：概念模型(conceptualization)、明確(explicit)、形式化(formal)和共享(share)。此外2001年Hendler[6]也試圖作出解釋。
    W3C為本體的開發(fā)提供了一種網(wǎng)絡(luò)本體語言O(shè)WL[7]（Web Ontology Language），該語言包含了三種表達(dá)能力依次增強(qiáng)的子語言，即OWL Lite、OWL DL和OWL Full。OWL Lite支持只需要一個分類層次和簡單約束的用戶；OWL DL 支持需要最強(qiáng)表達(dá)能力的推理系統(tǒng)的用戶，且這個推理系統(tǒng)必須確保計算的完全性和可判定性，OWL DL包括了OWL語言的所有語言成分，但使用時必須符合一定的約束，受到一定的限制；OWL Full支持那些不需要可計算保證的，但能在完全自由的RDF上進(jìn)行最強(qiáng)描述的用戶，包含OWL的全部語言成分并取消了OWL DL中的限制。
    相比于傳統(tǒng)XML，OWL有更豐富的建模原語，能夠表達(dá)語義并描述復(fù)雜邏輯關(guān)系，可以解決XML無法對元數(shù)據(jù)進(jìn)行準(zhǔn)確描述的問題。而且本體語言還可以通過建立本體映射，并運用本體推理來實現(xiàn)部分必要轉(zhuǎn)換和內(nèi)部模式映射的自動化。因此引入本體驅(qū)動ETL過程能有效地解決數(shù)據(jù)源異構(gòu)問題，并實現(xiàn)ETL過程的部分自動化。
1.3 本體驅(qū)動ETL的一般步驟
    運用本體理論指導(dǎo)ETL過程的一般步驟為確定領(lǐng)域本體、尋找本體映射以及選擇適當(dāng)?shù)谋倔w推理規(guī)則。具體過程為：
    (1)用本體論的理論知識指導(dǎo)元數(shù)據(jù)的確立，然后運用本體語言建立本體。
    (2)建立局部本體到全局本體之間的關(guān)系，即本體映射。包括一個領(lǐng)域基本概念之間的層次關(guān)系，同時要滿足不同局部本體之間的相互查詢需求。目前有很多種本體映射的方法，如GLUE[8]方法是一種利用概念的實例作為計算概念間相似度的依據(jù)，然后通過機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)尋找單獨分開存儲的概念與自治本體之間的語義映射；SF(Similarity Flooding)[9]是一種基于相鄰概念節(jié)點之間的相似傳遞性的算法；H-MATCH[10]是一種動態(tài)分布式本體匹配的算法。
    (3)本體推理，即通過一定的規(guī)則推理出本體內(nèi)部或是局部本體與全局本體之間的關(guān)系，來幫助確立映射關(guān)系。KAON2[11]是一個OWL推理機(jī)制，帶SWRL子集DLsafe擴(kuò)展；Pellet[12]是一個用Java構(gòu)建的推理機(jī)制，專門為OWL推理設(shè)計的，這兩種工具都可以用來推理。
    (4)將本體推理所得到的映射轉(zhuǎn)化為熟悉的ETL過程。
2 基于本體的ETL架構(gòu)設(shè)計
    在對本體論和ETL過程研究的基礎(chǔ)上，本文提出了基于本體的ETL架構(gòu)設(shè)計，這一架構(gòu)包括三個主要階段：(1)元數(shù)據(jù)抽象階段：任務(wù)是從數(shù)據(jù)源中抽取元數(shù)據(jù)，然后將元數(shù)據(jù)抽象為本體。它包括局部本體和全局本體的定義。(2)本體映射階段：目的就是找到局部本體和全局本體內(nèi)部以及它們之間的語義關(guān)聯(lián)，解決不同本體間的知識共享和重用使使用者更好地認(rèn)識結(jié)構(gòu)和語義領(lǐng)域的異構(gòu)。本體映射的方法之一是計算兩個本體的相似性。(3)基于ETL規(guī)則的本體推理階段：即根據(jù)ETL的一般規(guī)則來制定本體推理規(guī)則，幫助從映射關(guān)系中找到隱含的與相沖突的之間的關(guān)系。如果數(shù)據(jù)源更傾向于用自動化過程開發(fā)，則對映射階段進(jìn)行描述的推理至關(guān)重要，特別是ETL過程。從數(shù)據(jù)源到目標(biāo)數(shù)據(jù)倉庫的ETL過程如圖1所示。

3 本體驅(qū)動的ETL過程
    假設(shè)有兩個主要實體，即客戶和訂單，整個設(shè)置如表1所示。一個客戶有一個名字（包括他/她的姓和名）和相應(yīng)的地址（其中包括他/她的國家、城市和街道）。一個訂單包括一個特定的日期，其格式可以為“日/月/年”或“月/日/年”。訂單的價格有美元和人民幣兩種貨幣表現(xiàn)形式。還有購貨數(shù)量，其訂貨形式為“零售”或“批發(fā)”。而且有兩個數(shù)據(jù)源分別是以O(shè)racle數(shù)據(jù)庫和SQL Server 2005存儲客戶購買商品的資料。

3.1 本體建立
3.1.1 建立局部本體
    在構(gòu)建局部本體前，先用本體理論指導(dǎo)理清字段間的關(guān)系，需明確以下關(guān)系：字段“country”、“city”和“street”是字段“address”的一部分；字段“mmddyy”和“ddmmyy”是字段“date”的不同類型；字段“retail”和“wolesale”是字段“amount”的兩種售出形式。
    在明確了上述關(guān)系的基礎(chǔ)上，開始建立局部本體。以表1中數(shù)據(jù)源1（DS1）為例進(jìn)行說明，采用數(shù)據(jù)源的名字作為局部本體owl名，每個表對應(yīng)一個類(概念)，實例數(shù)據(jù)源1的DBMS為Oracle，以下是為DS1建立局部本體的主要OWL語句。
<owl:Class rdf:ID="#s_customer"/>//定義客戶類中的元素
<owl:DatatypeProperty rdf:ID="s_table">
    <rdfs:range rdf:resource="http://www.w3.org/2001/
XMLSchema#string"/>
    <rdfs:domain rdf:resource="#s_customer"/>
</owl:DatatypeProperty>
<owl:Class rdf:ID="cid">
    <rdfs:subClassOf rdf:resource="#s_customer"/>
    </owl:Class>
3.1.2 建立全局本體
    全局本體可以通過集成各個數(shù)據(jù)源所包括的領(lǐng)域信息而得到。它就像一個共享的詞匯庫，建立了數(shù)據(jù)源領(lǐng)域的知識模型，且為數(shù)據(jù)源提供了公共的語義描述，從而做到將系統(tǒng)的全局視圖進(jìn)行語義化描述，從而解決不同局部本體之間的語義異構(gòu)性。
    對于全局本體元素的定義基本可以借鑒對DS1元素的定義。建立全局本體還有一個重要的任務(wù)就是確定術(shù)語，從而對數(shù)據(jù)源有一個全局的把握。本例的術(shù)語有：客戶、訂單、地址、名字、數(shù)額、價格和日期。
3.2 本體映射
    本體映射有多種方法，在實際應(yīng)用中，可以將這些方法結(jié)合起來使用。因此發(fā)現(xiàn)以下關(guān)系：
<owl:Class rdf:ID="city">        //表明city與street是
不相交的關(guān)系。
<rdfs:subClassOf rdf:resource="# s_customer "/>
   <owl:disjointWith>
   <owl:Class rdf:ID="street">
    </owl:disjointWith>  
</owl:Class>
    以上是運用OWL DL描述映射關(guān)系包括層次、等價、交集、并集、互補(bǔ)和不相交關(guān)系。在此運用OWL DL提供的rdfs：用subClassOf聲明一個類是通過另一個或多個類的子類創(chuàng)建層次關(guān)系，用equivalentProperty以描述本體中屬性間的等價關(guān)系，用disjointWith描述了類之間不相交關(guān)系。
3.3 基于ETL規(guī)則的本體推理
    通過單純的本體映射，只是找出了本體之間存在的一般關(guān)系。還需要運用基于適當(dāng)規(guī)則的本體推理進(jìn)一步指導(dǎo)ETL過程，即基于ETL規(guī)則的本體推理。
    通過本體推理，可以找出每一個數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)倉庫之間的關(guān)系，例如：等價關(guān)系、包含關(guān)系、父子關(guān)系、兄弟關(guān)系。對于本例，通過本體推理可以發(fā)現(xiàn)如下關(guān)系：（1）等價關(guān)系。id1字段等價于id2字段，并且有相同的關(guān)系，從而推出字段id1與字段tid等價。（2）包含關(guān)系。字段cus_address與字段country、 city和street是包含關(guān)系，因字段cus_address與字段address等價，從而可以推導(dǎo)出字段address也包含字段country、city和street 。（3）兄弟關(guān)系。很容易發(fā)現(xiàn)每個類下面的屬性之間都是兄弟關(guān)系，即互不相交。
    在已經(jīng)明確以上關(guān)系的情況下，還需要用ETL規(guī)則指導(dǎo)本體推理。為了完成ETL過程，需要把DS1中的city、street和country字段通過一定的規(guī)則加載成為DW中的address字段。因city、 street和country三個字段是互不相交的，可知DS1中的city、street和country字段可以構(gòu)成DW中的address字段。在ETL規(guī)則和推理規(guī)則的指導(dǎo)下可知city、street和country三個字段必須先組合在一起，然后再加載到目標(biāo)數(shù)據(jù)庫中。
    同理，可以推導(dǎo)出從name字段中抽取出firstname和lastname兩個字段。為了完成數(shù)據(jù)源字段name加載到目標(biāo)數(shù)據(jù)庫，根據(jù)ETL規(guī)則需要將字段name拆分成字段firstname和字段lastname，然后再加載到目標(biāo)數(shù)據(jù)庫。
    因price字段有兩種貨幣形式，在把該字段從數(shù)據(jù)源加載到目標(biāo)數(shù)據(jù)庫的過程中需要注意將數(shù)據(jù)源的貨幣先轉(zhuǎn)換成對應(yīng)目標(biāo)數(shù)據(jù)庫的字段或是對應(yīng)的中間字段，然后再加載到目標(biāo)數(shù)據(jù)庫。在實際ETL過程中先將該字段過濾，然后對格式與目標(biāo)數(shù)據(jù)庫不一致的price字段進(jìn)行格式轉(zhuǎn)換。
3.4 本體驅(qū)動的ETL過程
    經(jīng)過本體映射和推理，得到了一系列的相關(guān)關(guān)系。然后在上述基礎(chǔ)上完成本例的數(shù)據(jù)從數(shù)據(jù)源到目標(biāo)數(shù)據(jù)倉庫的加載過程，具體步驟為：
    (1)確定簡單操作及可以直接從源到目標(biāo)的操作。
    (2)從源節(jié)點開始引進(jìn)ETL數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換操作，對相對復(fù)雜的轉(zhuǎn)化過程引入中間節(jié)點；然后從中間節(jié)點出發(fā)，繼續(xù)采取額外的轉(zhuǎn)換直至到達(dá)目標(biāo)節(jié)點。
    (3)結(jié)合ETL規(guī)則做最后的規(guī)范，如圖2所示。

    說明：對于數(shù)據(jù)源中的“customer”、“order”、“firstname”和“lastname”等字段可以直接從源加載到目標(biāo)。字段“street”、“country”和“city”三者合在一起可以構(gòu)成目標(biāo)字段“address”。而“date”字段需通過轉(zhuǎn)換，“name”字段需要拆分，“amount”字段需要過濾。對于“price”字段，首先過濾，然后轉(zhuǎn)換。最后用ETL規(guī)則規(guī)范整個過程。
    本文提出了一個本體驅(qū)動的ETL過程的架構(gòu)模型；在此基礎(chǔ)上，建立了本體、找出了本體間的映射并在ETL規(guī)則的基礎(chǔ)上進(jìn)行了本體推理；最后通過實例圖表的方式展現(xiàn)了本體驅(qū)動ETL過程。本體的應(yīng)用使ETL過程更加靈活、高效，并且架構(gòu)中的ETL過程可以部分實現(xiàn)自動化，從而解決了數(shù)據(jù)源結(jié)構(gòu)異構(gòu)和語義異構(gòu)的集成問題。

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